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本发明涉及一种基于IVIM定量参数分析的肿瘤影像组学预测系统，包括：图像采集模块，用于采集患者目标部位的不同b值的DWI图像，形成所述目标部位的DWI图像集；图像配准模块，以b值为0的DWI图像为参考对所有DWI图像进行配准；图像处理模块，将配准后的DWI图像集输入至所述IVIM参数估计模型获得IVIM定量参数估计值，根据所述IVIM定量参数估计值得到IVIM参数图像集；病灶预测模块，基于IVIM参数图像集通过SVM预测模型得到所述患者目标部位的病症预测结果。通过上述系统方案可以实现快速地且更精准的IVIM参数估计，真实地反应肿瘤内水分子运动情况，反应肿瘤异质性，并结合影响组学进行精准预测。
主权项：
1.一种基于IVIM定量参数分析的肿瘤影像组学预测系统，其特征在于，包括： 图像采集模块，用于采集患者的目标部位在不同b值下的DWI图像，形成所述目标部位的DWI图像集；所述b值为扩散敏感因子； 图像配准模块，与图像采集模块信号连接，以b值为0的DWI图像为参考对所有DWI图像进行配准； 图像处理模块，与图像配准模块信号连接，所述图像处理模块内置有IVIM参数估计模型，将配准后的DWI图像集输入至所述IVIM参数估计模型获得IVIM定量参数估计值，根据所述IVIM定量参数估计值得到IVIM参数图像集； 病灶预测模块，与图像处理模块信号连接，所述病灶预测模块内置有SVM预测模型，根据所述IVIM参数图像集通过所述SVM预测模型得到所述患者目标部位的病症预测结果； 所述图像处理模块中的所述IVIM参数估计模型基于spline函数改进的物理信息神经网络实现，所述IVIM参数估计模型包括输入层、隐藏层与输出层；其中，所述隐藏层设置有多个，每个隐藏层依次连接； 所述输入层：用于接收不同b值配准后的DWI图像集，对所述DWI图像集中的体素值进行非线性计算并将结果输出至隐藏层； 所述隐藏层：用于每个隐藏层对上一层的神经元的输出结果进行抽象特征的提取； 所述输出层：用于将Sigmoid作为激活函数对隐藏层的输出进行约束，输出IVIM定量参数估计值； 所述IVIM参数估计模型中在每一层神经元之间连接的“边”上，引入改进的spline函数作为边函数，所述边函数的表达式为： ， 其中，q为第一模型参数，用于所述IVIM参数估计模型的更新；f(X)为非线性激活函数silu，表示为；spline(X)为多个B样条的线性组合，表示为；其中，X为上一层中神经元的输出；e为常数；Ci为第二模型参数，也是组合系数，Bi(x)为样条函数，，n为spline函数的阶数； 所述IVIM参数估计模型中的所述神经元将上一层神经元经过边函数计算的输出直接累加，所述神经元可以表示为： ， 其中，Neuron(Y)为神经元，Yi为上一层神经元经过边函数计算的输出，，W为上一层的神经元数目； 所述IVIM参数估计模型中的所述输出层将Sigmoid作为激活函数对输出层神经元的输出进行约束，输出IVIM定量参数估计值，表示为： ， ， ， 其中，Dt’、Dp’和Fp’为输出的IVIM定量参数估计值，分别表示为Dt’纯扩散系数估计值、Dp’灌注系数估计值和Fp’灌注分数估计值；Sigmoid(L)为激活函数，用以约束所述IVIM定量参数估计的范围，L为输出层神经元的输出；Dtmax、 Dtmin分别为纯扩散系数估计范围的最大值和最小值；Dpmax、Dpmin分别为灌注系数估计范围的最大值和最小值；Fpmax、Fpmin分别为灌注分数估计范围的最大值和最小值； 所述图像处理模块根据获得的IVIM定量参数估计值，利用物理信息函数获得DWI图像集的拟合数据，从而生成所述目标部位对应的IVIM参数图像集；其中，物理信息函数PINNmspline(b)的表达式为： , 其中，Dt’为纯扩散系数估计值；Dp’为灌注系数估计值；Fp’为灌注分数估计值；b为DWI图像对应的b值；e为常数；PINNmspline(b)输出的是DWI图像集的拟合数据。
